大數據時代人才

A. 大數據時代,主要需要什麼類型的人才

1、大數據系統研發工程師

負責大數據系統的研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等。

2、大數據應用開發工程師

負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

3、大數據分析師

從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，並推動數據解決方案的不斷更新。

4、數據可視化工程師

負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，將其可視化，幫助用戶更好地進行大數據應用開發。

5、數據安全研發人才

負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

關於大數據時代,主要需要什麼類型的人才，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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B. 大數據人才培養

01

大數據的重點

大數據是為了解決具體的問題，例如，科學研究問題，商業決策問題，政府管理問題等，基於數據驅動的智能化解決問題。

02

大數據人才培養的重點

大數據的人才培養時一定以問題和目標為導向，研究和選擇合適的技術加以應用，怎麼快速組合、快速搭積木、快速產出的問題。

不同的業務領域需要不同方向理論、技術和工具的支持，是業務決定技術和工具，而不是根據技術、工具來考慮業務。

03

大數據人才的思維方式

大數據人才的「數據驅動」與「數據閉環」思維方式。

數據閉環是指構造起包括數據採集、建模分析、效果評估到反饋修正各個環節在內的完整「數據閉環」，從而能夠不斷地自我升級，螺旋上升；

數據驅動是指經營管理決策可以自下而上地由數據來驅動。

大數據人才需要涉及交叉學科和交叉領域，通過完整的培訓體系培養大數據人才的全局觀、大局觀，既可以自頂向下的通過業務探索數據背後蘊含的商業價值，又可以自底向上的去實現數據獲取、數據挖掘、以及數據決策的全流程，以適應大數據時代的發展。

C. 在新時期，如何利用大數據成為不可或缺的人才

感謝悟空的邀請！

 

在新時期，談起大數據，相信很多人都不陌生了吧！其實大數據已經悄無聲息的走入了我們的生活，大數據也是未來互聯網發展的重要方向。

那麼在新時期，大數據對人才的能力有何要求？如何利用大數據成為新時代不可多得的人才？下面帶你詳細分析下：

大家都知道，其實現在的中國市場，最缺乏的就是復合型的大數據開發人才，我認為，在新時代，要想成為大數據人才，應該從以下幾方面著手：

1、大數據人才首先要擁有技術

大數據自然離不開人才，要想成為大數據不可或缺的人才 ，就必須要擁有相關大數據技能。大家都知道，大數據對人才的能力提出了更加高的要求，技術能力上大數據人才要具備java、大數據開發、大數據架構、軟體開發工程等技術背景，會用大數據分析工具，了解統計模型相關知識；在一定程度上掌握Python等一類通用型編程語言，特別是編程方面一定要精通，沒有哪一種大數據不需熟練掌握一門編程語言的。

 

2、大數據人才需要強大的跨學科學習

隨著大數據向各行業的滲透，大數據從業者往往身兼數職，需要同時掌握數據技術和業務知識。一個好的大數據人才，必須具備強大的數據分析、數據挖掘的能力，而一個既能做業務數據分析，又懂機器學習和工程開發的分析師就是數據科學家。

 

3、  大數據人才需要堅持

     任何技術的掌握都不是一朝一夕的事情，當然大數據也不例外。大數據人才對人提出了更高的需要，不僅需要掌握相關的編程語言，還需要掌握數據分析能力，這就要求我們想要全方位提升自己的大數據業務水平，必須要堅持學習，只有具備大數據知識了，我們才能投入到大數據行業添磚加瓦。

 

4、 堅持學習的能力

大數據人才要有較強的溝通協調能力、學習能及推動能力、善於執行和監控，有較強的組織和責任意識，還需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業務，能快速學習全新領域的商業模式和生態。

5、心態很重要

學習大數據的時候，一定要有良好的心態，大數據學習是一個枯燥的國產。要想學有所成，心態極其重要，不是什麼東西一學就會的。

 

總結：在新時期，目前大數據人才已經成為市場上不可或缺的人才，大數據已經悄無聲息的進入到很多行業了。但學習大數據不是一朝一夕的事情，需要有規劃有計劃的學習、要有堅持學習的能力，只有這樣，才會在新時期，成為新時代所需要的大數據不可多得的人才…

大數據是我的主要研究方向之一，同時也在帶大數據、機器學習方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，當前正處在大數據時代，大數據未來將創造出一個巨大的新價值領域，而這個領域的核心就是圍繞數據價值化的一系列環節。從目前大數據領域所形成的初步產業鏈來看，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析和數據引用，目前數據分析是比較常見的落地應用之一。所以，要想利用大數據成為不可或缺的人才應該從大數據產業鏈入手。

對於當前沒有進入職場的大學生來說，根據自身的知識結構來掌握相應的大數據技術能夠在一定程度上提升自身的職場競爭力。比如具備數學基礎的同學可以考慮學習一下大數據分析技術，未來對於大量的職場人來說，數據分析將是日常工作的一部分。對於動手能力比較強的同學，可以考慮學習一下大數據運維的相關技術，包括數據採集、大數據平台部署等。隨著大數據逐漸開始落地到傳統行業，大數據分析、大數據運維、大數據開發等崗位將有大量的人才需求。

對於當前的職場人來說，要想通過大數據成為不可或缺的人才，需要從三個方面入手，其一是掌握大數據技術；其二是把大數據技術與行業相結合；其三是能夠通過大數據技術創造出源源不斷的價值。

學習大數據技術要根據自身的知識結構來學習，對於職場人來說，可以從大數據分析工具開始學習，基本的學習路線是Excel、BI工具、資料庫、Python編程。大數據與行業的結合有多種不同的方式，目前場景大數據分析是比較常見的落地應用。要想通過大數據技術來創造出價值，一個重要的出發點就是通過大數據完成各自決策的制定，大數據不是目的，通過大數據完成各自決策才是目的。大數據一方面是給人力崗位使用，另一方面是給智能體使用，未來智能體的應用空間將非常廣闊。

我是從以前做淘寶天貓的，今年不做的。在我看來大數據有點類似淘寶的生意參謀，它會給您提供行業各種數據，只是現在應該這個數據維度更豐富了。比如這個行業同行的轉化率，有些行業的轉化率，進店訪客等等；在電商平台都是可以看到的，但是實體以前是做不到的。

現在隨著數字技術的發展，以及實體行業對消費反饋收集困難等原因，才有了大數據的概念。比如現在好多行業面臨的問題是自己設計的產品，消費者不喜歡，賣不出去。可以如果有了大數據，你就知道你的客戶男女比例多少，年齡分布、喜好什麼價位的產品等等，讓你設計的產品更精準。

其實在我看來，你成為數字化的運營高手，你就可以成為不可或缺的人才。

大數據在我看來就是「1+1=N」。

怎麼說呢，比如大數據提供給您行業轉化率是多少，你的實體轉化率是多少？等等，你想成為不可或缺的人才，那你就要有通過這些數據知道我公司現在問題出現在什麼地方了？是什麼因素刺激的出現了這種情況的能力，比如這周你店鋪成交額漲了多少？這是數據給您能提供的，但是為什麼漲了，數據給您提供不了，這你要自己分析，是有節氣，還是因為你做了一個什麼活動等，並針對現有數據對下一周做出計劃。

數據給你的是「1+1=N」你要做的就是把這個數據反映到實物上，並進行分析，並制定下一步公司運作計劃。

比如現在是數據給你1+1=3，那你就要分析為什麼是3，不是2或者1甚至0呢？是什麼刺激這個數據的增長了，是因為你在某些方面優化了還是因為有節氣等，下一步什麼安排等，也就是說你的每一步都能從數據反映出來，並能分析數據，做出下一步的安排等。

好了就說這么多吧，說太細我怕我理解的不準確，誤導人。

對於一個企業來說，大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。

大數據如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。

大數據可以讓業內的情況變得清晰明了，是事實的支撐，通過數據可以知道業內的最新動態，根據數據分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。

大數據的工作中最重要的是什麼？

1. 細致精準的數據採集；

2. 同時具備邏輯性與適用性；

3. 數據標簽的規劃切實可行(務實)；

4. 具備行業垂直度的商業性思維能力；

5. 能夠做到更強的擴展性構架。

總結來說，商業化的大數據最重要的價值便是邏輯性與適用性，而擴展性也能保證在實踐中更有競爭力，最後便是務實和思維能力的支撐。

任何時代的任何職業都需要面對競爭，所以能夠產生的價值決定了我們被需求的程度，如想成為那個不可或缺的人，不僅要具備能力，還要具備務實的心態！

感謝悟空邀請回答。當今世界是 科技 高速發展的時代，也同樣是大數據時代，競爭也是十分的激烈，要想成為大數據不可或缺的人才，必須要保證自己的專業知識過硬，這是一個看技術的活，弱者會被淘汰只有強者才能生存！

大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。

大數據如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。

大數據可以讓業內的情況變得清晰明了，是事實的支撐，通過數據可以知道業內的最新動態，根據數據分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。

D. 大數據人才發展與就業前景，你了解多少

2023年，教育部再次公布關於2023年度普通高等學校本姿賀科專業備案和審批結果，兩百多所高校新增備案「數據科學與大數據技術」專業。這是從16年教育部公布15年新增備案開始，大數據類專業持續新增獲批的第四年，截至目前，全國已有四百多所高校獲批並爭相開設大數據類專業，其次是人工智慧類專業：機器人工程、智能科學與技術、智能製造工程，及網路空間安全等專業。

市場對人才需求迫切

大數據與人工智慧不僅在互聯網公司的戰略規劃中頻繁出現，同時在我國國務院和其他國家的政府報告中多次被提及。大數據、物聯網、人工智慧、網路安全等新領域人才雖是剛性需求，但供給仍嚴重不足。

據職業社交平台LinkedIn發布的《2023年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營、數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。

根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

大數據的應用范圍廣泛，將近50%的企業將大數據運用在企業工商信息管理方面，社會保障占據33.9%、勞動就業占據32.7%、市政管理占據29.4%、教育科研方面分別占據29%，發展形勢一片大好，在各行業都有應用。

大數據行業方向學習

一

數據存儲和管理

大數據都是從數據存儲開始。這意味著從大數據框架Hadoop開始。它是由ApacheFoundation開發的開源軟體框架，用在計算機集群上分布式存儲非常大的數據集。

顯然，存儲對於大數據所需的大量信息至關重要。但更重要的是，需要有一種方式來將所有這些數據集中到某種形成/管理結構中，以產生洞察力。因此，大數據存儲和管理是真正的基礎，而沒有這樣的分析平台是行不通的。在某些情況下，這些解決方案包括員工培訓。

二

數據清理

在企業真正處理大量數據以獲取洞察信息之前，先需要對其進行清理、轉換並將其轉變為可遠程檢索的內容。大數據往往是非結構化和無組織的，因此需要進行某種清理或轉換。

在這個時代，數據的清理變得更加必要，因為數據可以來自任何地方：移動網路、物聯網、社交媒體。並不是所有這些數據都容易被「清理」，以產生其見解，因此一個良好的數據清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來的幾年中，將有效清理的數據視為是一種可接受的大數據系統與真正出色的數據系統之間的競爭優勢。

三

數據挖掘

一旦數據被清理並准備好進行檢查，就可以經由數據挖掘開始搜索過程。這就是企業進行實際發現、決策和預測的過程。

數據挖掘在很多方面都是大數據流程的真正核心。數據挖掘解決方案通常非常復雜，但力求提供一個令人關注和用戶友好的用戶界面，這說起來容易做起來難。數據挖掘工具面臨的另一個挑戰是：它們的確需要工作人員開發查詢，所以數據挖掘工具的能力並不比使用它的專業人員強。

四

數據可視化

數據可視化是企業的數據以可讀的格式顯示的方式。這是企業查看圖表和圖形以及將數據放入透視圖中的方法。

數據的可視化與科學一樣，是一種藝術形式。而大數據公司將擁有越來越多的數據科學家和高級管理人員，很重要的一點是可以為員工提供更加廣泛的可視化服務。銷售代表、IT支持、中層管理等這些團隊中的每一個成員都需要理解它，因此重點在於可用性。但是，易於閱讀的可視化有時與深度特徵集的讀取不一致，這成為了數據可視化工具的一個主要挑戰。

大數據的就業前景了解

由於大數據所創造的價值非常大，也將讓企業更加願意為相關的人才付出更高的薪資。目前，具備一年缺攔工作經驗的從業者月薪已經達到15k左右。具備3-5年經驗的從業者年薪已經達到30-50萬左右。大數據的就業前景非常值得期待，入行大數據也需要趁早。

大數據的就業方向有許多，主要可分為三大類：

1.大數據開發方向：大數據工程師，大數據開發工程師，大數據維護工程師，大數據研發工程師，大數據架構師等

2.數據挖掘，數據分析和機器學習方向：大數據分析師，大數據高級工程師，大數據分析師專家，大數據挖掘師，大數據演算法師等

3.大數據運維和雲計算方向：大數據運維工程師等

當下正是金九銀十的求職季，作為高薪的大數據行業，以下就業崗位與伏冊胡相對薪酬可作為有意願從事大數據行業人員的從業參考。

1、ETL研發

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據從來源端經過萃取（extract）、轉置（transform）、載入（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。

所需技能：ETL工程師是從事系統編程、資料庫編程與設計，要掌握各種常用的編程語言的專業技術人員。因此從事ETL研發首先一定要具有優秀的編程能力，其次要熟悉主流資料庫技術，如oracle、Sqlserver、PostgeSQL等。並且得會數據etl開發工具，如Datastage,Congos,Kettle等。

2、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。Hadoop開發人員利用Hadoop來對數據進行必要的處理。

所需技能：

E. 大數據技術與應用專業就業前景怎麼樣

大數據技術與應用專業或相關專業就業前景相當廣闊。

近幾年來，互聯網行業發展風起雲涌，而移動碰指互聯網、電子商務、物聯網以及社交媒體的快速發展更促使我們快速進入了大數據時代。截止到目前，人們日常生活中的數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別一躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大數據時代，專業的大數據人才必將成為人才市場上的香餑餑。

因此，當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：

1. 大數據領域從業人員的薪資將繼續增長

2. 大數據人才供不應求。

另外，大數據專業畢業生就業崗位非常多，比如：Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用與開發、大數據平台運維、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計、大數據分析、Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化、大數據挖掘、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計森伍等。